民航气象观测中云高云量自动识别的精度提升方法研究

、民航云高云量自动识别的现存问题

1.1 复杂天气干扰导致数据失真

雾霾、降水、沙尘等复杂天气会破坏自动观测设备的探测环境，引发数据失真：一是激光云高仪受雾霾影响显著，激光束在雾霾粒子中发生多重散射，无法精准定位云底位置，当能见度低于 1000 米时，云高识别误差可达 30%-50% ；二是降水天气下，雨滴会遮挡全天空成像仪的镜头，导致图像对比度下降，薄云与降水粒子难以区分，云量计算值比实际值偏低 15%-20% ；三是沙尘天气会改变大气辐射特性，毫米波雷达接收的云回波信号夹杂沙尘回波，易将沙尘层误判为云层，导致云高识别出现 “虚假高值”。

2.2 传统识别算法适应性不足

现有自动识别算法对特殊云系与复杂场景的适应性较弱：一是针对薄云、碎云的识别能力不足，传统阈值法难以区分薄云与晴空背景，导致云量漏判；二是云高计算算法未考虑 “云底高度动态变化”，如积云在发展过程中云底高度每小时可变化 50-100 米，固定采样频率的算法无法实时捕捉变化，导致数据滞后；三是算法未融入民航场景特性，如机场终端区存在的 “人工光源” 会干扰全天空成像仪的图像采集，传统算法易将光源误判为云区，影响云量计算精度。

2.3 多设备数据协同融合缺失

激光云高仪、全天空成像仪、毫米波雷达等设备各有探测优势，但当前缺乏有效协同机制：一是设备数据格式不统一，激光云高仪输出 “距离 - 回波强度” 数据，全天空成像仪输出 “图像像素” 数据，毫米波雷达输出 “高度 - 反射率” 数据，难以直接融合；二是数据权重分配不合理，如仅依赖激光云高仪数据计算云高，未结合毫米波雷达的高空云探测能力，导致中高空云识别缺失；三是数据校验机制不完善，当不同设备数据偏差超过阈值时，缺乏自动校验规则，无法确定最优数据，只能依赖人工判断，降低观测效率。

三、云高云量自动识别精度的提升方法

3.1 优化数据预处理流程，降低环境干扰

通过 “信号净化、图像增强、异常值剔除” 三步预处理，减少复杂天气对数据的干扰。针对激光云高仪，采用 “小波变换去噪算法”，对原始回波信号进行多尺度分解，剔除雾霾、沙尘导致的散射噪声，保留云底回波特征。对全天空成像仪采集的图像，采用 “Retinex 图像增强算法”，校正雾霾、降水导致的图像对比度下降，增强薄云与晴空背景的差异；建立 “多维度异常值判定模型”，输入云高云量数据的 “时间连续性”、“设备一致性”、“气象关联性”，自动剔除异常数据，确保输入识别算法的数据质量。

3.2 改进识别算法，增强场景适应性

（1）云量识别算法改进：采用 “基于深度学习的语义分割算法（U-Net++）”，替代传统阈值法。通过构建包含 “晴空、薄云、中云、厚云、降水” 五类场景的民航云图数据集（，训练模型学习不同云系的图像特征，实现云区与非云区的精准分割；同时，引入 “云量动态修正因子”，根据太阳高度角（如夜间太阳高度角低，云图亮度低）调整分割阈值，避免昼夜差异导致的误差，该算法使云量识别准确率从 75% 提升至 90% 以上，薄云识别漏判率降低 30% 。

（2）云高识别算法改进：针对云底高度动态变化问题，采用 “实时序列分析算法（LSTM）”，以激光云高仪 5 秒 / 次的高频采样数据为输入，学习云底高度的变化趋势，预测未来 1 分钟内的云高值，减少数据滞后；针对中高空云识别缺失问题，融合毫米波雷达数据，建立 “分层云高计算模型”—— 高度 <2000 米时，以激光云高仪数据为主（权重 70% ），毫米波雷达数据为辅（权重 30%% ）；高度 >2000 米时，以毫米波雷达数据为主（权重 80% ），激光云高仪数据为辅（权重 20% ），实现全高度范围云高精准计算，中高空云识别误差控制在 10% 以内。

3.3 构建多设备协同融合体系，提升数据可靠性

建立 “数据标准化 - 权重动态分配 - 交叉校验” 的多设备协同机制，整合激光云高仪、全天空成像仪、毫米波雷达数据。参考《民用航空气象数据交换标准》，制定统一的数据格式规范，将激光云高仪的 “距离 - 回波强度” 数据、全天空成像仪的 “图像像素” 数据、毫米波雷达的 “高度 - 反射率” 数据，转换为 “时间 - 高度 - 云特性”的标准化三维数据集，实现数据互通。基于 “随机森林回归模型”，分析不同设备在不同气象条件下的精度表现 —— 如晴天时，激光云高仪云高识别精度达 90% ，权重分配为 60% ；降水天气时，毫米波雷达精度达 85% ，权重提升至 70% ；通过实时气象条件动态调整设备权重，确保融合数据的最优性。设置 “数据偏差阈值”（如云高偏差≤15% 、云量偏差 ≤10%. ），当多设备数据偏差在阈值内时，输出融合结果；当偏差超过阈值时，自动启动 “三级校验”：一级校验、二级校验、三级校验，避免错误数据输出，校验机制使数据可靠性提升至 98% 以上。

3.4 建立模型动态校准机制，保障长期精度

为避免设备老化、环境变化导致的识别精度下降，构建 “定期校准 + 实时反馈” 的动态校准体系：每月开展一次设备校准，采用 “标准靶标法”—— 在已知高度（如 500米、1000 米、2000 米）设置激光反射靶标，检测激光云高仪与毫米波雷达的识别误差，调整设备参数；对全天空成像仪，采用 “标准云图比对法”，将采集图像与国际标准云图对比，修正图像采集偏差，确保设备基础精度。建立 “精度反馈模型”，将人工观测数据与自动识别数据对比，计算误差值；当误差连续 3 次超过阈值时，自动调整识别算法参数（如 U-Net++ 的分割阈值、LSTM 的预测系数），实现模型动态优化，长期维持识别精度稳定。

四、实验验证与效果分析

为验证上述提升方法的有效性，以某国际机场（4E 级）为实验场景，选取 2024 年3-4 月的观测数据开展实验，对比优化前后的识别精度。对照组在晴天、雾霾、降水天气下的云高识别误差分别为 8% 、 35% 、 28% ；实验组对应误差降至 5% 、 12% 、 15% ，平均误差从 23.7% 降至 10.7% ，达到民航 “云高观测精度 ≤15%³ 的标准。对照组在薄云、厚云、降水天气下的识别准确率分别为 60% 、 85% 、 70% ；实验组对应准确率提升至 88% 、 95% 、 85% ，平均准确率从 71.7% 升至 89.3% ，满足民航 “云量观测准确率≥85%³ 的要求。对照组因异常数据导致的中断时长日均 1.5 小时；实验组通过异常值剔除与交叉校验，中断时长日均 0.3 小时，数据连续性从 93.8% 提升至 98.7% 。